(包头轻工职业技术学院 生物工程系，内蒙古 包头 014035)
摘 要：以荷斯坦牛生产性能测定数据为材料，使用逐步 回归法拟合了牛乳中干物质含量对其他乳成分的回归方程，并对回归方程进行回归诊断和实 际资料的验证。
关键词：逐步回归；乳成分；回归诊断
中图分类号：ts201.2  文献标识码：a  文章编号：1007—6921(2008)18—0080—02

随着牛奶逐渐进入我国居民的食谱，牛奶相关产业的研究也不断深入。牛奶是一种液体饮品 ，因而消费者不仅仅关心量的多少，更重视其营养成分的含量及比例。近年来广大学者对牛 乳成分作了大量的研究［1、2］。为了探索牛乳中干物质含量与乳脂率、乳蛋白率 、乳糖率等主要成分之间的关系，本研究用82头荷斯坦牛的牛奶样品测定数据对回归方程进 行拟合，然后用该方程对另外30头荷斯坦牛的数据进行预测，验证回归方程的可靠性。
1 数据来源

本研究所用数据来自两个荷斯坦牛场的生产性能测定（dairy herd improvement， dhi）结 果。测定内容涉包括产奶量、乳脂率、乳蛋白率、乳糖率、体细胞数（scc）等项目。
2 回归方程的拟合方法
2.1 简单回归方程的建立

考虑到牛乳干物质含量受产奶量、乳脂率、乳蛋白率、乳糖率、体细胞数（scc）等因素的 影响，建立如下的简单回归模型：

s=b0+b1f+b2p+b3l+b4htm+b5scc+e
其中：〖zk(〗s——奶样的干物质含量；
f——奶样的乳脂率；
p——奶样的乳蛋白率；
l——奶样的乳糖率；
htm——被测牛只的当日产奶量；
scc——奶样的体细胞数；
b0～b5——回归系数；
e——随机残差，e～n(0，б2)。

运用sas8.2统计分析软件的reg过程进行简单回归（full model）分析，结果列于表1。 2.2 逐步回归（stepwise regression）

逐步回归是一种从自变量集{x1，x2，…，xm}中选出适当的子集{xi1，xi 2，…，x }（l≤m）建立回归方程的方法。方程最终包含的所有自变量对因变量y的影响 是显著的，而不包括在方程中的变量对y的影响是不显著的（可忽略）［3］。

检验xk1的作用是否仍然显著，若不显著，马上剔除。如果仍然显著，考虑下一步引 入因子。
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并且检验l个因子都重要，则第k步从剩下的变量中引入新因子xkl+1。若引入 xkl+1时，所有变量都显著，则考虑引入下一个因子；若有不显著的